基于神经网络与PD的非线性控制

来源 :电子机械工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：brqc

【摘要】

：

提出了一种层叠小脑模型关节控制器（CMAC）神经网络同传统PD控制相结合的控制策略.该策略利用改进CMAC 学习控制系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,采用

【作者】

：

尹昭辉季进军叶畅

【机构】

：

淮安信息职业技术学院

【出处】

：

电子机械工程

【发表日期】

：

2007年2期

【关键词】

：

小脑模型关节控制器神经网络跟踪-微分器鲁棒性 CMAC neural network tracking differentiator robustne

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提出了一种层叠小脑模型关节控制器（CMAC）神经网络同传统PD控制相结合的控制策略.该策略利用改进CMAC 学习控制系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,采用PD控制系统实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动.并采用跟踪-微分器对信号进行了滤波.仿真及实验结果表明：该控制策略提高了系统的控制精度和响应速度,并且具备较强的抗干扰能力和鲁棒性.

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